package com.xfg.domain.strategy.service.armory;

import com.xfg.domain.strategy.model.entity.StrategyAwardEntity;
import com.xfg.domain.strategy.model.entity.StrategyEntity;
import com.xfg.domain.strategy.model.entity.StrategyRuleEntity;
import com.xfg.domain.strategy.repository.IStrategyRepository;
import com.xfg.types.enums.ResponseCode;
import com.xfg.types.exception.AppException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.security.SecureRandom;
import java.util.*;

/**
 * @author Fuzhengwei bugstack.cn @小傅哥
 * @description 策略装配库(兵工厂)，负责初始化策略计算
 * @create 2023-12-23 10:02
 */
@Slf4j
@Service
public class StrategyArmoryDispatch implements IStrategyArmory,IStrategyDispatch {

    @Resource
    private IStrategyRepository repository;

    @Override
    public boolean assembleLotteryStrategy(Long strategyId) {
        // 1. 查询策略配置
        List<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntities = repository.queryStrategyAwardList(strategyId);
        assembleLotteryStrategy(String.valueOf(strategyId),strategyAwardEntities);
        //⚠️先确定 策略（strategy），再查该策略下的 奖品列表（strategy_award）；
        //⚠️然后加载对应的 规则（strategy_rule），用于控制抽中的逻辑（比如是否需要满足条件才能抽中）；
        //⚠️最后从 award 表获取奖品的完整描述信息，用于返回给前端或后续处理。

        //所以接下来要进行的操作是
        //2.权重策略配置-使用于rule_weight权重规则配置
        StrategyEntity strategyEntity=repository.queryStrategyEntityByStrategyId(strategyId);
        String ruleWeight = strategyEntity.getRuleWeight();
        if (ruleWeight==null){
            return true;
        }
        StrategyRuleEntity strategyRuleEntity=repository.queryStrategyRule(strategyId,ruleWeight);
        if (strategyRuleEntity==null){
            throw new AppException(ResponseCode.STRATEGY_RULE_WEIGHT_IS_NULL.getCode(),ResponseCode.STRATEGY_RULE_WEIGHT_IS_NULL.getInfo());
        }
        Map<String, List<Integer>> ruleWeightValueMap = strategyRuleEntity.getRuleWeightValues();
        Set<String> keys = ruleWeightValueMap.keySet();
        for (String key : keys) {
            /**
             * ruleWeightValues：从 ruleWeightValueMap 中获取当前规则对应的奖品ID列表。
             * strategyAwardEntitiesClone：创建 strategyAwardEntities 的副本，避免修改原集合。
             * removeIf：过滤掉不在 ruleWeightValues 中的奖品，只保留符合条件的奖品。
             * assembleLotteryStrategy：对筛选后的奖品列表重新进行策略装配，生成新的概率查找表。
             */
            List<Integer> ruleWeightValues = ruleWeightValueMap.get(key);
            ArrayList<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntitiesClone = new ArrayList<>(strategyAwardEntities);
            strategyAwardEntitiesClone.removeIf(entity -> !ruleWeightValues.contains(entity.getAwardId()));
            //⚠️ 注意：该代码片段用于实现“权重规则”下的分组抽奖逻辑，确保每组奖品独立计算概率。建议在实际使用中添加空值判断以避免 NPE。
            assembleLotteryStrategy(String.valueOf(strategyId).concat("_").concat(key), strategyAwardEntitiesClone);
        }



        return true;
    }

    private void assembleLotteryStrategy(String key, List<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntities){
        // 2. 获取最小概率值
        BigDecimal minAwardRate = strategyAwardEntities.stream()
                .map(StrategyAwardEntity::getAwardRate)
                .min(BigDecimal::compareTo)
                .orElse(BigDecimal.ZERO);

        // 3. 获取概率值总和
        BigDecimal totalAwardRate = strategyAwardEntities.stream()
                .map(StrategyAwardEntity::getAwardRate)
                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

        // 4. 用 1 % 0.0001 获得概率范围，百分位、千分位、万分位
        BigDecimal rateRange = totalAwardRate.divide(minAwardRate, 0, RoundingMode.CEILING);

        // 5. 生成策略奖品概率查找表「这里指需要在list集合中，存放上对应的奖品占位即可，占位越多等于概率越高」
        List<Integer> strategyAwardSearchRateTables = new ArrayList<>(rateRange.intValue());
        for (StrategyAwardEntity strategyAward : strategyAwardEntities) {
            Integer awardId = strategyAward.getAwardId();
            BigDecimal awardRate = strategyAward.getAwardRate();
            // 计算出每个概率值需要存放到查找表的数量，循环填充
            for (int i = 0; i < rateRange.multiply(awardRate).setScale(0, RoundingMode.CEILING).intValue(); i++) {
                strategyAwardSearchRateTables.add(awardId);
            }
        }

        // 6. 对存储的奖品进行乱序操作
        Collections.shuffle(strategyAwardSearchRateTables);

        // 7. 生成出Map集合，key值，对应的就是后续的概率值。通过概率来获得对应的奖品ID
        Map<Integer, Integer> shuffleStrategyAwardSearchRateTable = new LinkedHashMap<>();
        for (int i = 0; i < strategyAwardSearchRateTables.size(); i++) {
            shuffleStrategyAwardSearchRateTable.put(i, strategyAwardSearchRateTables.get(i));
        }

        // 8. 存放到 Redis
        repository.storeStrategyAwardSearchRateTable(key, shuffleStrategyAwardSearchRateTable.size(), shuffleStrategyAwardSearchRateTable);

    }

    @Override
    public Integer getRandomAwardId(Long strategyId) {
        // 分布式部署下，不一定为当前应用做的策略装配。也就是值不一定会保存到本应用，而是分布式应用，所以需要从 Redis 中获取。
        int rateRange = repository.getRateRange(strategyId);
        // 通过生成的随机值，获取概率值奖品查找表的结果
        return repository.getStrategyAwardAssemble(String.valueOf(strategyId), new SecureRandom().nextInt(rateRange));
    }

    @Override
    public Integer getRandomAwardId(Long strategyId, String ruleWeightValue) {
        String key = String.valueOf(strategyId).concat("_").concat(ruleWeightValue);
        // 分布式部署下，不一定为当前应用做的策略装配。也就是值不一定会保存到本应用，而是分布式应用，所以需要从 Redis 中获取。
        int rateRange = repository.getRateRange(key);
        // 通过生成的随机值，获取概率值奖品查找表的结果
        return repository.getStrategyAwardAssemble(key, new SecureRandom().nextInt(rateRange));



    }

}
